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龙图腾网恭喜大连大学申请的专利一种基于卷积脉冲神经网络的低功耗目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114926737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210550280.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于卷积脉冲神经网络的低功耗目标检测方法是由汪祖民;张宇豪设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积脉冲神经网络的低功耗目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积脉冲神经网络的低功耗目标检测方法，包括：建立杂草图片数据集，并进行预处理；根据深层卷积神经网络转换条件，构建杂草检测的脉冲神经网络模型；将脉冲神经网络模型的脉冲序列进行神经元信息传递，获取的泄漏积分发射模型神经元累积输入到膜电压；利用所述杂草图片数据集对脉冲神经网络模型进行训练，实现其细粒度归一化，并设置模型参数；将待识别的杂草图片输入至训练后的脉冲神经网络模型中，得到带杂草范围框的图片。本发明能够解决常规转化后的脉冲发射频率过低，负值及偏置难以表示等问题，同时模型所具有的实时性和低功耗性可以在有神经形态芯片的嵌入式设备、移动设备和无人机器上进行应用。

本发明授权一种基于卷积脉冲神经网络的低功耗目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积脉冲神经网络的低功耗目标检测方法，其特征在于，包括：建立杂草图片数据集，并进行预处理；根据深层卷积神经网络转换条件，构建杂草检测的脉冲神经网络模型，具体为：由于每个脉冲神经网络单元和深层卷积神经网络单元之间存在对应关系，在深层卷积神经网络条件下，神经元i在t时刻的输入为只有当膜电位超过阈值Vthr∈R+时才会产生脉冲，进而膜电位被复位；因此对于第l层的神经元输入，通过输入电位和深层卷积神经网络的激活值建立联系，得到脉冲发射率如下： 其中i，j为参数所在维度下标，Ml-1，分别为第l-1层的神经元个数和神经元激活值，分别为第l层的权重和偏置，rmax为最高脉冲发射率，为第l层第i个神经元在t时刻的膜电位，Vthr为阈值电位；根据基于前向模型的泄漏积分发射模型，构建杂草检测的脉冲神经网络模型为： 其中，V代表膜电位，o代表脉冲输出，t代表时长，l代表所在层数；代表膜电位的延迟效应，W为输入突触权重，f·是阶跃函数；将脉冲神经网络模型的脉冲序列进行神经元信息传递，获取的泄漏积分发射模型神经元累积输入到膜电压；利用所述杂草图片数据集对脉冲神经网络模型进行训练，实现其细粒度归一化，并设置模型参数；将待识别的杂草图片输入至训练后的脉冲神经网络模型中，得到带杂草范围框的图片。

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